Flask でのルートプレフィックスの自動化
複数のルートを管理する場合、Flask ルートにプレフィックスを追加するのは面倒な場合があります。プレフィックスを手動で設定すると、柔軟性が制限され、エラーのリスクが高まります。自動化されたアプローチを検討すると、開発ワークフローを合理化できます。
Flask では、ブループリントがこの課題に対する解決策を提供します。関連するビューをブループリントにグループ化すると、そのブループリント内のすべてのルートにプレフィックスを適用できます。
次の Python コードを考えてみましょう:
bp = Blueprint('burritos', __name__, template_folder='templates') @bp.route("/") def index_page(): return "This is a website about burritos" @bp.route("/about") def about_page(): return "This is a website about burritos"
このコードは、「burritos」という名前のブループリントを定義します。 ' には、'/' と '/about' の 2 つのルートがあります。これで、必要なプレフィックスを指定して、このブループリントを Flask アプリケーションに登録できます:
app = Flask(__name__) app.register_blueprint(bp, url_prefix='/abc/123')
この構成では、'burritos' ブループリント内のすべてのルートにプレフィックス '/abc/123' が自動的に適用されます。 。したがって、「index_page」にアクセスするには、「/」だけではなく URL「/abc/123/」が必要となり、「/about_page」には「/abc/123/about」を通じてアクセスされます。
以上がFlask でルートの接頭辞を自動化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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